(57)【要約】【課題】周期変動調整法の手法を適用することができ、経営予測や需要予測の知識がなくとも、日次データや週次データなどの経営予測や需要予測を高い精度で容易に行うことができる経営または需要の予測システムおよびこれに用いる予測プログラムを提供する。【解決手段】分析対象時系列データを記憶する記憶手段と、このデータに応じた１つまたは２つ以上の変動要因を設定する設定手段と、時系列データを周期調整法を用いて分析し、傾向循環変動、周期変動、変動要因に起因する変動および不規則変動を分離し、周期指数、変動要因指数および不規則変動指数を求める分析手段と、予測演算を行なって、傾向循環変動、周期変動および変動要因に起因する変動のそれぞれの個別予測値を算出し、各々の個別予測値および不規則指数を合成して予測対象時系列データの予測値を求める予測演算手段とを有することにより、上記課題を解決する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
経営または需要の予測の対象となる分析対象時系列データから、傾向循環変動、周期変動、変動要因に起因する変動および不規則変動の積で表わされる乗法モデルを適用する周期調整法を用いて所定の周期の予測対象時系列データの予測値を算出するための経営または需要の予測システムであって、
前記分析対象時系列データを記憶する記憶手段と、
前記分析対象時系列データに対して、前記分析対象時系列データに応じた１つまたは２つ以上の前記変動要因を設定する設定手段と、
前記分析対象時系列データを前記周期調整法を用いて分析し、前記分析対象時系列データから、前記傾向循環変動、前記周期変動、前記変動要因に起因する変動および前記不規則変動を分離し、分離された前記周期変動、前記変動要因に起因する変動および前記不規則変動から、それぞれ、周期指数、変動要因指数および不規則変動指数を求める分析手段と、
前記傾向循環変動、前記周期指数および前記変動要因指数をそれぞれに応じた予測演算を行なって、前記傾向循環変動、前記周期変動および前記変動要因に起因する変動のそれぞれの個別予測値を算出し、算出された前記傾向循環変動、前記周期変動および前記変動要因に起因する変動の各々の個別予測値を合成して前記予測対象時系列データの予測値を求める予測演算手段とを有することを特徴とする予測システム。
【請求項２】
前記変動要因は、連続型変動要因と、離散型変動要因とを含み、前記変動要因指数は、前記連続型変動要因に対する連続型変動要因指数と、前記離散型変動要因に対する離散型変動要因指数とを含む請求項１に記載の予測システム。
【請求項３】
前記連続型変動要因は、気温、天候、営業日数および営業時間を含み、前記離散型変動要因は、特売日、イベントや事件、給料日、棚卸日、祝祭日および災害を含む請求項２に記載の予測システム。
【請求項４】
前記周期調整法において、時系列中における前記離散型変動要因が発生した時期が入力されることにより、
前記分析手段は、前記分析対象時系列データから、前記傾向循環変動、前記周期変動、前記連続型変動要因に起因する変動を分離して、前記離散型変動要因に起因する変動および前記不規則変動を少なくとも含む１次不規則変動を求め、分離された前記周期変動および前記連続型変動要因に起因する変動から、それぞれ、前記周期指数および前記連続型変動要因指数を求めるとともに、求められた前記１次不規則変動の中から、前記時系列中の発生時期が入力された前記離散型変動要因に起因する変動を分離して、前記離散型変動要因指数を求める請求項２または３に記載の予測システム。
【請求項５】
前記予測対象時系列データは、日次時系列データまたは週次時系列データを含む請求項１〜４のいずれかに記載の予測システム。
【請求項６】
前記所定の周期は、日次時系列データに対する７日、週次時系列データに対する５２週、月次時系列データに対する１２ヶ月および四半期時系列データに対する四半期の少なくとも１つを含む請求項１〜５のいずれかに記載の予測システム。
【請求項７】
前記周期調整法は、期別平均法、連環比率法およびＥＰＡ法の少なくとも１つを含む請求項１〜６のいずれかに記載の予測システム。
【請求項８】
前記周期調整法は、複数種類の周期調整法を備え、前記分析対象時系列データの量に応じて前記複数種類の周期調整法の中から適用される１つが自動的に設定される請求項１〜７のいずれかに記載の予測システム。
【請求項９】
前記分析対象時系列データが、０または負の値を含む場合、この０または負の値を持つ時系列データとその前後のいずれかの時系列データと加算し、前記０または負の値を持つ時系列データが含まれる周期を構成する時間間隔を１つ少なくして１周期とする請求項１〜８のいずれかに記載の予測システム。
【請求項１０】
前記予測演算手段は、前記分析手段によって分離された前記傾向循環変動から予測モデルを用いて前記傾向循環変動の前記個別予測値を算出し、前記分析手段によって分離された前記周期指数から外挿できるまたは固定のままであると予測して前記周期変動の前記個別予測値を算出し、前記分析手段によって分離された前記連続型変動要因の前記変動要因指数から、入力された前記連続型変動要因の発生の将来値を用いた分析計算により予測して前記連続型変動要因に起因する変動の前記個別予測値を算出し、前記分析手段によって分離された前記離散型変動要因の前記変動要因指数から、入力された前記離散型変動要因の発生の将来値を用いて固定のままであると予測して前記離散型変動要因に起因する変動の前記個別予測値を算出する請求項２〜９のいずれかに記載の予測システム。
【請求項１１】
さらに、前記記憶手段に記憶するための前記分析対象時系列データを入力する入力手段と、
前記予測演算手段によって求められた前記予測対象時系列データの予測値を出力する出力手段とを有する請求項１〜１０のいずれかに記載の予測システム。
【請求項１２】
前記入力手段は、前記分析対象時系列データを入力するマニュアル入力手段、前記分析対象時系列データが記録された記録媒体から前記分析対象時系列データを読み出すデータ読出手段および前記分析対象時系列データの供給源から通信手段を介して取り込むデータ取込手段の少なくとも一つであり、
前記出力手段は、前記予測対象時系列データの予測値を文字および／または画像として表示デバイスに表示する表示手段、前記予測対象時系列データの予測値を文字および／または画像として記録媒体に記録する記録手段および前記予測対象時系列データの予測値を通信手段を介して送信する送信手段の少なくとも一方である請求項１１に記載の予測システム。
【請求項１３】
経営または需要の予測の対象となる分析対象時系列データから、傾向循環変動、周期変動、変動要因に起因する変動および不規則変動の積で表わされる乗法モデルを適用する周期調整法を用いて所定の周期の予測対象時系列データの予測値を算出するためにコンピュータを、
前記分析対象時系列データを記憶する記憶手段、
前記分析対象時系列データに対して、前記分析対象時系列データに応じた１つまたは２つ以上の前記変動要因を設定する設定手段、
前記分析対象時系列データを前記周期調整法を用いて分析し、前記分析対象時系列データから、前記傾向循環変動、前記周期変動、前記変動要因に起因する変動および前記不規則変動を分離し、分離された前記周期変動、前記変動要因に起因する変動および前記不規則変動から、それぞれ、周期指数、変動要因指数および不規則変動指数を求める分析手段および
前記傾向循環変動、前記周期指数および前記変動要因指数をそれぞれに応じた予測演算を行なって、前記傾向循環変動、前記周期変動および前記変動要因に起因する変動のそれぞれの個別予測値を算出し、算出された前記傾向循環変動、前記周期変動および前記変動要因に起因する変動の各々の個別予測値を合成して前記予測対象時系列データの予測値を求める予測演算手段として機能させることを特徴とする予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、商品や製品の販売計画、在庫計画、仕入れ計画、生産計画などを立てるために、あるいはこれらに基づく設備計画、予算編成、経営計画、経済計画などを立てるために、商品や製品の売上個数などの販売数量や生産個数などの生産数量や、売上高や販売高や生産高のみならず、商店や企業等の売上高や販売高や生産高等に関する、日次、週次、月次、四半期または年次等の時系列データを時系列分析モデルを用いて分析し、分析結果から、時系列データの予測値を予測して、需要予測、販売予測、売上予測や、生産予測、経済予測や損益予測などを行なう経営または需要の予測システムおよびこれに用いる経営または需要の予測プログラムに関する。
本明細書では、経済予測、損益予測、生産予測などを総称して経営予測といい、需要予測、販売予測、売上予測などを総称して需要予測という。
【背景技術】
【０００２】
従来より、商品の売上個数や発注個数を予め予測し、その予測値に応じて商品の品切れや余剰がでない効率的な在庫計画や生産計画を実現するための需要予測システムが提案されている。
例えば、売価、販売促進の有無、天気、曜日、休業中の店舗の有無という所定の要因が個々の商品の将来の売上数の増減に寄与する程度を示す係数を求め、求められた係数を用いて、売上数から前述の所定の要因による影響を除去した調整済み売上数を個々の商品について求め、この調整済み売上数および係数を用いて、将来の個々の商品についての需要の予測値を算出する需要予測システムなどがある（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
また、時系列分析モデルを適用して、時系列データを、傾向循環変動（長期短期変動）（ＴＣ：Trend Cyclical Component）（あるいはさらに、傾向線（Ｔ：Trend）および循環変動（Ｃ：Cyclical Component）、季節変動（Ｓ:Seasonal Variation）および不規則変動（Ｉ：Irregular Variation）に分解して、時系列データの動向観測や予測を行う季節変動調整法として、様々な手法、例えば、連環比率法、ＥＰＡ(Economic Planning Agency)法、センサス局(Census Bureau)法、移動平均法等が提案されている。
ここで、このように、季節変動調整法を単に適用するものでは、傾向循環変動（ＴＣ）および季節変動（Ｓ）以外の連続的に変化する変動要因や突発的に発生した変動要因などの細かい変動要因は考慮されていない。このため、時系列データから分離された、傾向循環変動（ＴＣ）および季節変動（Ｓ）には、連続的に変化する変動要因が含まれ、不規則変動（Ｉ）には、突発的に発生した変動要因が含まれている。
【特許文献１】特開２００４−３３４３２６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載の需要予測システムは、所定期間に亘る個々の商品の売上数の実績から、予め設定されている所定の要因を考慮した当該商品の将来の売上数を予測することができるし、また、個々の商品に付いての売価を用いることにより、個々の商品に付いての売上高を求めることができる。
しかしながら、特許文献１に記載の需要予測システムは、店舗の売上数の専用予測システムであり、１つの店舗に付いての売上高を予測する場合、あくまで個々の商品の売上数を予測するものである。このため、特許文献１に記載の需要予測システムでは、時系列分析モデルを用いる必要のある、様々な、経済時系列データ、業種を問わない販売高時系列データ、生産高時系列データ等には適用することができないという問題があった。
【０００５】
また、多数の商品の中に売上数の実績のデータが不足していたり、予測するのに十分でなかったりする商品があった場合には、当該商品について正確な売上数が予測できず、全体の売上高も正確に予測できなくなるという問題があるし、商品数が多い場合には、全て商品についての売上数の実績データを十分かつ正確に求めておく必要があるという問題があった。
さらに、複数店舗を持つ会社全体の売上高を予測する場合にも、１つ１つの商品の売上予測をベースにする必要があるため、さらに、極めて煩雑であり、データ量も極めて多くなるし、全ての商品についての売上数の実績データが必要であるため、さらに重大となる同様な問題があった。
【０００６】
さらにまた、特許文献１に記載の需要予測システムでは、個々の商品の売上数に影響する所定の要因は、予め設定されたものしか用いることができないので、商品に応じて影響の大きいものだけを用いて迅速な予測を行うことができないし、所定の要因を任意に設定することができないために、予め設定されていない要因の影響がある場合には、正確な需要予測ができないという問題があった。
また、特許文献１に記載の予測システムでは、所定の要因の分析・予測手法が固定されているために、実績データの期間が不足する場合には、売上数の予測ができなかったり、精度の追求ができないという問題があった。
【０００７】
なお、ＥＰＡ法などの乗法モデルを適用する季節調整法を用いて時系列データを分析するものでは、一般的に、時系列データ、例えば、売上高が０となったり、あるいは負（マイナス）となる場合を想定していないために、このような場合には、分析ができないという問題があった。すなわち、このような場合には、実績データの期間が十分であっても、その実績時系列データの中に、返品等のために１つの商品について売上高などの時系列データが０となったり、あるいは負（マイナス）となった場合の処理ついてなんら考慮していないため、当該商品について売上高などの時系列データの分析ができないという問題があった。
また、従来の季節変動調整法は、分析や予測の対象となる時系列データとして、通常、官庁統計等の実績データの数が十分に用意されているものを対象とする場合に良く用いられるものであり、月次時系列データや四半期時系列データの分析や予測を前提とするものであり、分析や予測の対象とする時系列データを、日次（周期１週間）データや週次データとしようとする場合には、従来の季節変動調整法を適用することができないという問題があった。
【０００８】
また、従来の季節変動調整法では、不規則変動の中に、完全な不規則変動とみなせる確率撹乱要素と、傾向循環変動（ＴＣ）や季節変動（Ｓ）以外のその他の第３の変動要因、例えば、連続的に変化する変動要因や突発的に発生した変動要因等とが混在して、第３の変動要因、特に、突発的に発生した変動要因が取り出せないために、時系列変動要素が明確に分からないという問題があった。また、不規則変動の中に、このような第３の変動要因、特に、突発的な変動があると季節指数と不規則変動の分離の過程で季節指数までも歪めてしまうという問題もあった。また、季節調整の各手法により、最低限必要な実績データの期間が存在しているために、実績データの期間が不足する場合には、季節調整ができないという問題もあり、実績データが０や負（マイナス）の場合には季節指数が算出ができないという問題もあった。
このように、単に、従来の季節変動調整法を適用するものでは、求められる不規則変動（Ｉ）は、時系列データから、傾向循環変動（ＴＣ）および季節変動（Ｓ）のみを分離したものであるために、連続的に変化する変動要因がその中に含まれ、不規則変動（Ｉ）には、突発的に発生した変動要因などの第３の変動要因が含まれているため、これらの方法では、分析や予測に誤差が含まれ、分析や予測が正確にならないという問題があった。
【０００９】
本発明の第１の目的は、上記従来技術の問題点を解消し、商品や製品の販売計画、在庫計画、仕入れ計画、生産計画などを立てるために、あるいは、これらに基づく設備計画、予算編成、経営計画、経済計画などを立てるために、時系列分析モデルを用いた季節変動調整法の手法を周期調整法として日次データや週次データという短期の経営予測（経済予測、損益予測、生産予測）や、需要予測（需要予測、販売予測、売上予測、生産予測）などにおいて適用することができ、さらに、必要に応じて任意の変動要因を設定して迅速かつ正確な予測を可能とし、経営予測や需要予測の知識がなくとも、時系列データの実績値を入力するだけで、経営予測や需要予測を容易に行うことができ、しかも、良好な精度で、あるいは高い精度で、経営予測や需要予測を行うことができる経営または需要の予測システムを提供することにある。
また、本発明の別の目的は、上記目的に加え、用いられる時系列データの実績値の期間がいかなる期間である場合にも、当該期間に応じた適切な周期調整法や予測モデルが自動的に選択されるので、いかなる期間であっても、適切に予測をすることができ、また、実績値の期間中に０や負の実績値があっても、適切に予測をすることができる経営または需要の予測システムを提供することにある。
また、本発明の第２の目的は、この経営または需要の予測システムに用いて、上述した効果を持つ経営予測（経済予測、経営予測、生産予測）や、需要予測（需要予測、販売予測、売上予測）を行うことができる経営または需要の予測プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記第１の目的を達成するために、本発明の第１の態様は、経済または販売などのような経営または需要の予測の対象となる分析対象時系列データから、傾向循環変動、周期変動、変動要因に起因する変動および不規則変動の積で表わされる乗法モデルを適用する周期調整法を用いて所定の周期の予測対象時系列データの予測値を算出するための経営または需要の予測システムであって、前記分析対象時系列データを記憶する記憶手段と、前記分析対象時系列データに対して、前記分析対象時系列データに応じた１つまたは２つ以上の前記変動要因を設定する設定手段と、前記分析対象時系列データを前記周期調整法を用いて分析し、前記分析対象時系列データから、前記傾向循環変動、前記周期変動、前記変動要因に起因する変動および前記不規則変動を分離し、分離された前記周期変動、前記変動要因に起因する変動および前記不規則変動から、それぞれ、周期指数、変動要因指数および不規則変動指数を求める分析手段と、前記傾向循環変動、前記周期指数および前記変動要因指数をそれぞれに応じた予測演算を行なって、前記傾向循環変動、前記周期変動および前記変動要因に起因する変動のそれぞれの個別予測値を算出し、算出された前記傾向循環変動、前記周期変動および前記変動要因に起因する変動の各々の個別予測値を合成して前記予測対象時系列データの予測値を求める予測演算手段とを有することを特徴とする予測システムを提供するものである。
【００１１】
上記第２の目的を達成するために、本発明の第２の態様は、経済または販売などのような経営または需要の予測の対象となる分析対象時系列データから、傾向循環変動、周期変動、変動要因に起因する変動および不規則変動の積で表わされる乗法モデルを適用する周期調整法を用いて所定の周期の予測対象時系列データの予測値を算出するためにコンピュータを、前記分析対象時系列データを記憶する記憶手段、前記分析対象時系列データに対して、前記分析対象時系列データに応じた１つまたは２つ以上の前記変動要因を設定する設定手段、前記分析対象時系列データを前記周期調整法を用いて分析し、前記分析対象時系列データから、前記傾向循環変動、前記周期変動、前記変動要因に起因する変動および前記不規則変動を分離し、分離された前記周期変動、前記変動要因に起因する変動および前記不規則変動から、それぞれ、周期指数、変動要因指数および不規則変動指数を求める分析手段および前記傾向循環変動、前記周期指数および前記変動要因指数をそれぞれに応じた予測演算を行なって、前記傾向循環変動、前記周期変動および前記変動要因に起因する変動のそれぞれの個別予測値を算出し、算出された前記傾向循環変動、前記周期変動および前記変動要因に起因する変動の各々の個別予測値を合成して前記予測対象時系列データの予測値を求める予測演算手段として機能させることを特徴とする経営または需要の予測プログラムを提供するものである。
【００１２】
上記第１および第２の態様において、前記変動要因は、連続型変動要因と離散型変動要因とを含み、前記変動要因指数は、前記連続型変動要因に対する連続型変動要因指数と前記離散型変動要因に対する離散型変動要因指数とを含むのが好ましい。
また、前記連続型変動要因は、気温、天候、営業日数および営業時間を含み、前記離散型変動要因は、特売日、イベントや事件、給料日、棚卸日、祝祭日および災害を含むのが好ましい。
また、前記周期調整法において、時系列中における前記離散型変動要因が発生した時期が入力されることにより、前記分析手段は、前記分析対象時系列データから、前記傾向循環変動、前記周期変動、前記連続型変動要因に起因する変動を分離して、前記離散型変動要因に起因する変動および前記不規則変動を少なくとも含む１次不規則変動を求め、分離された前記周期変動および前記連続型変動要因に起因する変動から、それぞれ、前記周期指数および前記連続型変動要因指数を求めるとともに、求められた前記１次不規則変動の中から、前記時系列中の発生時期が入力された前記離散型変動要因に起因する変動を分離して、前記離散型変動要因指数を求めるのが好ましい。
【００１３】
また、前記予測対象時系列データは、日次時系列データまたは週次時系列データを含むのが好ましい。
また、前記所定の周期は、日次時系列データに対する７日、週次時系列データに対する５２週、月次時系列データに対する１２ヶ月および四半期時系列データに対する四半期の少なくとも１つを含むのが好ましい。
また、前記周期調整法は、期別平均法、連環比率法およびＥＰＡ法の少なくとも１つを含むのが好ましく、ＥＰＡ法の代わりにセンサス局法を用いても良い。
また、前記周期調整法は、複数種類の周期調整法を備え、前記分析対象時系列データの量に応じて前記複数種類の周期調整法の中から適用される１つが自動的に設定されるのが好ましい。
また、前記周期調整法は、期別平均法、連環比率法、およびＥＰＡ法またはセンサス局法などを備え、前記分析対象時系列データの量が、前記所定の周期の３周期以上である場合には、前記ＥＰＡ法または前記センサス局法が自動的に適用され、１周期超かつ３周期未満の場合には、前記連環比率法が自動的に適用され、１周期以下の場合には、前記期別平均法またはこれを１周期分の時系列データに拡張した修正期別平均法が自動的に適用されるのが好ましい。
【００１４】
また、前記分析対象時系列データが、０または負の値を含む場合、この０または負の値を持つ時系列データとその前後のいずれかの時系列データと加算し、前記０または負の値を持つ時系列データが含まれる周期を構成する時間間隔を１つ少なくして１周期とするのが好ましい。
また、前記予測演算手段は、前記分析手段によって分離された前記傾向循環変動から予測モデルを用いて前記傾向循環変動の前記個別予測値を算出し、前記分析手段によって分離された前記周期指数から外挿できるまたは固定のままであると予測して前記周期変動の前記個別予測値を算出し、前記分析手段によって分離された前記連続型変動要因の前記変動要因指数から、入力された前記連続型変動要因の発生の将来値を用いた分析計算により予測して前記連続型変動要因に起因する変動の前記個別予測値を算出し、前記分析手段によって分離された前記離散型変動要因の前記変動要因指数から、入力された前記離散型変動要因の発生の将来値を用いて固定のままであると予測して前記離散型変動要因に起因する変動の前記個別予測値を算出するのが好ましい。
【００１５】
また、上記第１の態様において、さらに、前記記憶手段に記憶するための前記分析対象時系列データを入力する入力手段と、前記予測演算手段によって求められた前記予測対象時系列データの予測値を出力する出力手段とを有するのが好ましい。
また、前記入力手段は、前記分析対象時系列データを入力するマニュアル入力手段、前記分析対象時系列データが記録された記録媒体から前記分析対象時系列データを読み出すデータ読出手段および前記分析対象時系列データの供給源から通信手段を介して取り込むデータ取込手段の少なくとも一つであり、前記出力手段は、前記予測対象時系列データの予測値を文字および／または画像として表示デバイスに表示する表示手段、前記予測対象時系列データの予測値を文字および／または画像として記録媒体に記録する記録手段および前記予測対象時系列データの予測値を通信手段を介して送信する送信手段の少なくとも一方であるのが好ましい。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、季節変動調整法を拡張して、従来の不規則変動を離散型変動要因指数と、純粋な不規則変動とに分離するため、季節調整法をより的確に行うことができ、日次データや週次データという短期の需要予測や経営予測において適用することができる。必要に応じて任意の変動要因を設定して迅速かつ正確な予測を可能とし、需要予測や経営予測の知識がなくとも、時系列データの実績値を入力するだけで、需要予測や経営予測を容易に行うことができ、しかも、良好な精度で、あるいは高い精度で、需要予測や経営予測を行うことができる。
また、本発明によれば、用いられる時系列データの実績値の期間がいかなる期間である場合にも、当該期間に応じた適切な周期調整法が自動的に選択されるので、いかなる期間であっても、適切に予測をすることができ、また、実績値の期間中に０や負の実績値があっても、適切に予測をすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
本発明に係る経営または需要の予測システムおよびこれに用いる経営または需要の予測プログラムを添付の図面に示す好適実施形態に基づいて以下に詳細に説明する。
図１は、本発明に係る経営または需要の予測システムの一実施形態を示すブロック図であり、図２は、図１に示す経営または需要の予測システムによって実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【００１８】
同図に示す経営または需要の予測システム（以下、単に予測システムという）１０は、商品や製品の販売計画、在庫計画、仕入れ計画、生産計画などを立てるために、あるいはこれらに基づく、設備計画、予算編成、経営計画、経済計画などを立てるために、商品や製品の売上個数などの販売数量や生産個数などの生産数量や、売上高や販売高や生産高のみならず、商店や企業等の売上高や販売高や生産高等に関する、日次、週次、月次、四半期または年次等の経営時系列データから、その予測値を予測して、需要予測、販売予測、売上予測（以下、総称して需要予測という）、または経済予測、損益予測、生産予測（以下、総称して経営予測という）を行なうものである。
【００１９】
これらの図に示す予測システム１０は、経営予測または需要予測の対象となる分析対象時系列データ（実測値）から、傾向循環変動（いわゆる、長期短期変動）（ＴＣ）と、周期変動（いわゆる、季節変動）（Ｓ）と、傾向循環変動（ＴＣ）および季節変動（Ｓ）以外の１つ以上のその他の第３の変動要因（ＲＤ）に起因する変動と、確率撹乱要素からなる純粋な不規則変動、いわゆる狭義の不規則変動（Ｉ）との積で表わされる乗法モデルを適用する周期調整法（いわゆる、季節調整法）を用いて所定の周期の予測対象時系列データの予測値を算出するための予測システムである。
【００２０】
ここで、本発明でいう周期変動は、時系列分析モデルのＴＣＳＩ分離法（傾向循環変動（ＴＣ；または傾向線（Ｔ）と循環変動（Ｃ））、季節変動（Ｓ）および不規則変動（Ｉ））を適用する移動平均法、期別平均法、連環比率法、ＥＰＡ法、センサス局法などにおける月次時系列データに対する１２ヶ月（１年）や四半期時系列データに対する四半期（１年）の変動である季節変動（Ｓ）を四半期や月次のみならず様々な周期、例えば、日次時系列データに対する７日、週次時系列データに対する５２週（１年）などの変動に拡張したものである。なお、時系列データとして、これらに加え、その他、任意の時間単位の時系列データ、例えば、半月を時間単位の時系列データを用い、周期変動として、任意の時間の時系列データ単位に対する全周期の変動、例えば、半月次の時系列データに対する２４（１年）などの周期の変動を対象とするものであっても良い。
【００２１】
また、本発明でいう周期調整法は、上述した時系列分析モデルの各ＴＣＳＩ分離法における季節変動に対する季節調整法を、同様に上述した種々の周期の変動に対する周期調整法として拡張し、さらに、従来の季節調整法では、傾向循環変動（ＴＣ）や季節変動（Ｓ）や不規則変動（Ｉ）に含まれていた、１つ以上のその他の第３の変動要因（ＲＤ）、例えば、１つ以上の連続的に変化する変動要因（本発明では、連続型変動要因（Ｒ；Serial Variation Component）という）や１つ以上の突発的に発生した変動要因（本発明では、離散型変動要因（Ｄ；Discrete Variation Component）という）に起因する変動とを分離するようにしたものであり、このようにすることにより、分析精度や予測精度を飛躍的に向上させることができるものである。
【００２２】
なお、本発明の周期調整法として用いることのできる、いわゆる季節調整法は、特に制限的ではなく、従来公知の季節調整法でもよいし、種々の機関によって開発された公知の季節調整法でもよいが、例えば、上述した移動平均法、期別平均法、連環比率法、ＥＰＡ法（Economic Planning Agency：旧経済企画庁）、センサス局法（United State Census Bureau：ＵＳＡ商務省センサス局）などに加え、ＭＩＴＩ法（：旧通商産業省）、ＤＥＣＯＭＰ法（：統計数理研究所）、ＢＬＳ法（：ＵＳＡ労働省労働統計局）、イングランド銀行法（イングランド銀行）、ブンデス・バンク法（ドイツ・ブンデスバンク）、ＩＦＯ法（：ＩＦＯ経済研究所）などをあげることができる。
【００２３】
この予測システム１０は、対象となる時系列データに応じて周期調整（いわゆる、季節調整）を行うためのモデルパターン（時系列分析モデルパターン）を設定し、対象時系列データに応じた１つまたは２つ以上の変動要因を設定する設定部１２と、モデルパターンに応じて周期調整対象時系列データに周期調整を行う調整部１４と、周期調整済時系列データから対象時系列データの予測値を予測する予測部１６と、予測対象時系列データやその分析・予測に使用される各種時系列データを記憶する記憶部１８と、モデルパターンの設定や各種データの入力を行う入力部２０と、予測した予測値等の予測結果を出力する出力部２２とを備える。
【００２４】
なお、この予測システム１０は、専用システムとして構成されていても良いが、汎用的なコンピュータシステムで構成され、図１に示すように、すくなくとも調整部１４および予測部１６は、図示例では、さらに、設定部１２も、ＣＰＵ１１内部にソフトウエアとして構成され、予測システム１０は、例えば、コンピュータプログラムを実行することにより実現されるものであっても良い。
【００２５】
本発明は、対象時系列データ（Ｙ）を、傾向循環変動（ＴＣ）と、周期変動（季節変動）（Ｓ）と、変動要因に起因する変動（連続型変動要因（Ｒ）と離散型変動要因（Ｄ））と、純粋な不規則変動（Ｉ）との積で表わす乗法モデルを適用し、各変動成分を分解する周期変動調整法、いわゆる季節変動調整法の手法を応用するものである。
Ｙ＝ＴＣ・Ｓ・Ｒ・Ｄ・Ｉ、または
＝ＴＣ・Ｓ・Ｒ１・Ｒ２・Ｒ３．Ｄ１・Ｄ２・Ｄ３・Ｉ        ・・・（１）
対象時系列データＹは、分析・予測対象となる分析対象時系列データであり、例えば、売上個数や売上高といった実数（実績値）で与えられる。
【００２６】
傾向循環変動ＴＣは、長期短期変動とも呼ばれ、対象時系列データの長期的な変動を表わすもので、実数で与えられる。なお、本発明においては、傾向循環変動（ＴＣ）を、傾向線（Ｔ）と循環変動（Ｃ）とに分離し、乗法モデルを適用して、ＴＣ＝Ｔ・Ｃで表しても良い。
周期変動（Ｓ）は、いわゆる季節変動と呼ばれるものであって、上述した種々の周期の１周期を単位として繰り返される周期的変動を表わすもので、乗法モデルを用いる本発明においては指数として与えられる。例えば、四半期時系列データや月次時系列データに対しては、いわゆる季節変動であり、日次時系列データに対しては、曜日指数であり、週次時系列データや半月次時系列データ等、１年を四半期、月次以外の期間単位にした時系列データに対しては、期別指数である。
【００２７】
変動要因に起因する変動は、本発明の特徴とする部分であって、従来の季節調整法では分離されていなかった、ユーザや店舗や企業などが、分析の対象とする時系列データに応じて任意に設定可能な変動要因に起因する変動として分離されるものである。
ここで、本発明における変動要因は、連続的に変化する変動の要因となる連続型変動要因（Ｒ＝Ｒ１・Ｒ２・Ｒ３…）と突発的に発生する、または繰り返される場合であっても離散的に発生する変動の要因となる離散型変動要因（Ｄ＝Ｄ１・Ｄ２・Ｄ３…））とを含む。なお、連続型変動要因（連続型要因指数（Ｒ））と離散型変動要因（離散型要因指数（Ｄ））とは、入力部２０によるデータ入力の際のデータの与え方により区別されて、任意に設定される。
【００２８】
連続型変動要因に分類されるのは、気温、天候、営業日数および営業時間などの連続量で与えられるデータである。一方、離散型変動要因に分類されるのは、給料日、販売促進の有無などのような特売日、棚卸日、月末、月末前日、月初（１日）、および、例えば第２金曜日などの定期変動要因や、日祝祭日および縁日などの類似変動要因や、イベント、事件および災害、例えば、ストライキ、メーデー、台風、地震、火事などの突発変動要因などの０，１データで与えられるデータである。なお、天候において、晴れ、または、雨などを個々に変動要因として取り上げて、０，１データとして与える場合には、連続型変数とする場合と、離散型変動要因とする場合の両方があり、対象時系列データに応じて適宜選択するのがよい。なお、本発明の実施形態においては、これらの各変動要因は、連続型変動要因であっても、離散型変動要因であっても、対象時系列データに応じて任意に設定可能である。
なお、このような連続型変動要因や離散型変動要因などの変動要因による変動は、連続型要因指数（Ｒ）や離散型要因指数（Ｄ）などの変動要因指数として、周期変動（Ｓ）と同様に、指数として与えられる。
不規則変動（Ｉ）は、周期変動（Ｓ）および各種変動要因（Ｒ、Ｄ）に起因する変動に含まれない不規則な変動、好ましくは純粋な不規則な変動を表わすものであり、周期変動（Ｓ）と同様に指数で与えられる。
【００２９】
設定部１２は、予測対象となる時系列データに応じて、この時系列データの周期、および対象時系列データに応じた１つまたは２つ以上の任意の変動要因（連続型変動要因（、離散型変動要因）を設定してモデルパターンを作成する設定処理Ｓ１を行う。
具体的には、周期に関して、予測対象となる時系列データが日次データとして与えられる場合は周期７（７曜日）、週次データの場合は周期５２（５２週）、月次データの場合は周期１２（１２ヶ月）、四半期データの場合は周期４（四半期）が設定される。また変動要因に関しては、対象時系列データの変動要因、例えば、気温、給料日等の上述した各種変動要因（連続型変動要因（Ｒ）、離散型変動要因（Ｄ））を任意に設定することができる。
【００３０】
調整部１４は、対象時系列データに対して周期変動調整（いわゆる、季節変動調整）のための事前調整処理Ｓ２を行い、その後に、所定の周期変動調整法の手法から対象時系列データに応じて最適な手法を選択して周期調整を施す周期変動調整処理Ｓ３を行い、傾向循環変動ＴＣ、周期変動Ｓ、変動要因指数（連続型変動要因指数Ｒ（＝Ｒ１・Ｒ２・…）および／または離散型変動要因指数Ｄ（＝Ｄ１・Ｄ２・…））、不規則変動Ｉを、それぞれ算出する。
すなわち、調整部１４は、分析対象時系列データを周期調整法を用いて分析し、対象時系列データから、傾向循環変動ＴＣ、周期変動Ｓ、連続型変動要因に起因する変動（指数）Ｒおよび離散型変動要因に起因する変動（指数）Ｄ、不規則変動Ｉを分離し、分離された周期変動、変動要因に起因する変動および不規則変動から、それぞれ、周期指数Ｓ、連続型変動要因指数Ｒ、離散型変動要因指数Ｄおよび不規則変動指数Ｉを求める。
【００３１】
予測部１６は、調整部１４により分析・算出された、傾向循環変動ＴＣ、周期変動Ｓ、連続型要因指数Ｒ、離散型要因指数Ｄを用いて、対象時系列データＹの予測値を予測し、出力部２２のＬＣＤ等の出力手段を介して対象時系列データ等の予測値を表示（ソフトコピーとして出力）したり、ハードコピーとして出力する予測処理Ｓ４を行う。すなわち、予測部１６は、傾向循環変動ＴＣ、周期指数Ｓ、連続型変動要因指数Ｒおよび離散型変動要因指数Ｄに対し、それぞれに応じた予測演算を行なって、傾向循環変動、周期変動および連続型および離散型変動要因（Ｒ、Ｄ）に起因する変動のそれぞれの個別予測値を算出し、算出された傾向循環変動、周期変動および変動要因に起因する変動の各々の個別予測値を合成して予測対象時系列データの予測値を求める。
【００３２】
次に、図２〜図５を参照して、上述の設定部１２による設定処理Ｓ１から予測部１６による予測処理Ｓ４までの各処理について、以下、詳細に説明する。
まず、入力部２０によって、入力データとして、分析対象時系列データＹｉ（ｉ＝１〜ｔ：実績期間）、連続型要因データ１Ｘ１ｉ（ｉ＝１〜ｔ＋ｎ：実績期間から予測期間まで）、連続型要因データ２Ｘ２ｉ（ｉ＝１〜ｔ＋ｎ）、連続型要因データ３Ｘ３ｉ（ｉ＝１〜ｔ＋ｎ、またはｔ＋１〜ｔ＋ｎ）、離散型要因データ１Ｚ１ｉ（ｉ＝１〜ｔ＋ｎ）、離散型要因データ２Ｚ２ｉ（ｉ＝１〜ｔ＋ｎ）が入力される。
また、このような入力データに対して、出力部２２によって、出力データとして、分析対象時系列データＹｉ（ｉ＝ｔ＋１〜ｔ＋ｎ：予測期間）、連続型要因指数１Ｒ１ｉ（ｉ＝１〜ｔ＋ｎ）、連続型要因指数２Ｒ２ｉ（ｉ＝１〜ｔ＋ｎ）、連続型要因指数３Ｒ３ｉ（ｉ＝１〜ｔ＋ｎ、またはｔ＋１〜ｔ＋ｎ）、離散型要因指数１Ｄ１ｉ（ｉ＝１〜ｔ＋ｎ）、離散型要因指数２Ｄ２ｉ（ｉ＝１〜ｔ＋ｎ）、季節指数Ｓｉ（ｉ＝１〜ｔ＋ｎ）、不規則変動Ｉｉ（ｉ＝１〜ｔ）、傾向循環変動ＴＣｉ（ｉ＝１〜ｔ＋ｎ）が出力される。傾向循環変動ＴＣｉは、実数値からなる時系列データである。
ここで、期間（ｉ＝１〜ｔ）は、実績期間を示し、期間（ｉ＝ｔ＋１〜ｔ＋ｎ）は、予測期間を示し、期間（ｉ＝１〜ｔ＋ｎ）は、実績期間から予測期間までを示す。
【００３３】
なお、連続型要因データ１，２は、上述したように気温等の連続する時系列データ（連続量）である。また、連続型要因データ３は、後に詳述する処理の際に指数を算出せず、予め決定している指数を直接入力されるものであり、以下、連続型要因（直接入力タイプ）という。これに対して、連続型要因データ１，２を連続型要因（非直接入力タイプ）ということができる。
また、離散型要因データ１，２は、上述したように、給料日や特売日などの販売促進の有無等を示す１，０データで与えられる離散した時系列データ（離散量）である。
【００３４】
図２に示すように、設定部１２によって行われる設定処理Ｓ１は、対象時系列データＹｉに応じて、周期および任意の変動要因（Ｒ，Ｄ）の組み合わせを決定してモデルパターンを設定する。ここで、周期は、例えば、対象時系列データＹｉが月次データの場合に１２、日次データの場合に７、週次データの場合に５２とする。変動要因は、例えば、給料日、給料日前日、天気、気温、営業日数等であり、必要に応じて任意の変動要因を設定可能である。モデルパターンの設定は、記憶部１８に予め記憶されている対象時系列データの実績値を入力部２０の入力手段を介して入力された周期および各種変動要因データとを記憶部１８の予測対象データベース（ＤＢ）１８Ａに記憶させ、各変動要因データ毎に割り振られたデータコードの組み合わせをモデルパターンとして記憶させることにより実現される。
【００３５】
図３は、図２に示す事前調整処理Ｓ２の手順（流れ）の一例を示すフローチャートである。
調整部１４によって行なわれる事前調整処理Ｓ２は、対象時系列データＹｉに事前調整１、事前調整２、および前処理を行い、周期調整対象時系列データＯｉを算出する。
事前調整処理Ｓ２では、まず、予測対象データベース１８Ａに記憶されている、予測対象時系列データＹｉの実績値、周期、各変動要因データ、およびモデルパターンを読み込む（処理２０１）。
【００３６】
次に、事前調整１を行う。事前調整１は、対象時系列データＹｉから、連続型要因（非直接入力タイプ）の影響を除去するものである。
先ず、連続型要因（非直接入力タイプ）があるかを確認する（処理２０２）。
連続型要因（非直接入力タイプ）がない場合は、分析対象時系列データＹｉを事前調整１済み対象時系列データＹ１ｉに設定する（処理２０３）。
【００３７】
連続型要因（非直接入力タイプ）がある場合は、該当する連続型要因の指数化を行う（処理２０４）。具体的には、式（２）に示す回帰式を用いて重回帰分析により係数ａ１、ａ２を算出する。さらに、式（３）に示すように算出したａ１、ａ２を用いて連続型要因指数Ｒ１ｉ、Ｒ２ｉを算出する。ここで、Ｙバーは、対象時系列データの平均値である。
【００３８】
【数１】
2007122264.tif 000003
【００３９】
次に、式（４）に示すように、連続型要因指数Ｒ１ｉ、Ｒ２ｉで対象時系列データＹｉを除して、Ｒ１ｉ、Ｒ２ｉの影響を除去する事前調整１を行い、事前調整１済み対象時系列データＹ１ｉを算出する（処理２０５）。
Ｙ１ｉ＝Ｙｉ／Ｒ１ｉ・Ｒ２ｉ      （ｉ＝１〜ｔ）      ・・・（４）
【００４０】
次に、事前調整２を行う。事前調整２は、事前調整１済み対象時系列データＹ１ｉから連続型要因（直接入力タイプ）の影響を除去するものである。
先ず、事前調整１済み対象時系列データＹ１ｉが、連続型要因（直接入力タイプ）を含むかを確認する（処理２０６）。
連続型要因（直接入力タイプ）を含まない場合は、事前調整１済み対象時系列データＹ１ｉをそのまま、事前調整２済み対象時系列データＹ２ｉとする（処理２０７）。
【００４１】
連続型要因（直接入力タイプ）を含む場合は、連続型要因データ（直接入力タイプ）Ｘ３ｉが、連続型要因指数（直接入力タイプ）Ｒ３ｉであることより、式（５）に示すように、事前調整１済み対象時系列データＹ１ｉを連続型要因データ（直接入力タイプ）Ｘ３ｉすなわち連続型要因指数（直接入力タイプ）Ｒ３ｉで除して、事前調整２済み対象時系列データＹ２ｉを算出する（処理２０８）。
Ｙ２ｉ＝Ｙ１ｉ／Ｒ３ｉ      （ｉ＝１〜ｔ）      ・・・（５）
【００４２】
次に、０または負データの処理（以下、前処理という）を行う。本実施形態では、乗法モデルを仮定しており、対象時系列データが０または負のデータを含むような場合は、次に続く周期調整等の処理を行うことができない。これに対して、本発明者は、０または負データがある月（あるいは日）と前月（あるいは日）とのデータを合算し、合算による月次（あるいは日次）データ数の減少数（月あるいは日の減少数）に応じて周期を減じる前処理を行うことにより、この問題を解決している。すなわち、本発明においては、調整部１４による前処理で、周期を構成する単位、４半期、月、週、日において、０または負データがある場合には、当該周期構成単位における０または負データと、その１つ前、もしくはその１つ後の周期構成単位におけるデータとを合算して正のデータを生成し、周期を１つ減少させる。なお、２つの周期構成単位のデータを合算しても、合算データが正にならない場合には、正になるまで合算して、合算した周期構成単位の数から１つ減算した分だけ、周期を減算すれば良い。
ここで、０または負のデータが存在する例としては、対象時系列データが売上個数や売上高や損益額であって、売上個数や売上高や損益額が０の日はデータが０となり、さらに商品の返品があった場合や原価以上の割引販売をした場合などにデータが負の値をとる事例が挙げられる。
【００４３】
図３に示すように、先ず、事前調整２済み対象時系列データＹ２ｉが全て正の値かを確認する（処理２０９）。事前調整２済み対象時系列データＹ２ｉが全て正の値の場合は、事前調整２済み対象時系列データＹ２ｉをそのまま周期調整対象時系列データＯｉとする（処理２１０）。０または負のデータを含む場合は、上述の前処理を行い周期調整対象時系列データＯｉを算出する（処理２１１）。
以上、前処理により、０または負データを含む対象時系列データに対しても乗法モデルを仮定した周期変動調整法の手法を適用可能となる。
【００４４】
図４は、図２に示す周期調整処理Ｓ３の手順の一例を示すフローチャートである。
調整部１４によって行なわれる周期調整処理Ｓ３では、先ず、事前調整１、事前調整２および前処理が行われた周期調整対象時系列データＯｉが、周期調整（季節調整）が不要なデータであるかを確認する（処理３０１）。
周期調整が不要な場合は、連続型要因の影響が除去された時系列データＯｉに５項反復移動平均を適用して傾向循環変動ＴＣｉを算出する。次に、式（６）に示されるように、算出した傾向循環変動ＴＣｉと連続型要因の影響が除去された時系列データＯｉとから不規則変動Ｉｉを算出する（処理３０２）。
Ｉｉ＝Ｏｉ／ＴＣｉ      （ｉ＝１〜ｔ）      ・・・（６）
ここで、周期調整が不要な場合とは、例えば、対象時系列データが年次データで与えられ周期変動の影響を考慮する必要がない場合などが挙げられる。
【００４５】
処理３０１で、周期調整が必要であると判断された場合は、周期調整を行う。ここで、本発明では、周期調整対象時系列データＯｉのデータ数に応じて最適な周期変動調整の手法を適用して周期調整を行う。具体的には、データ数が周期以下の場合は、拡張期別調整法を、データ数が周期よりも多く周期の３倍以下の場合は、連環比率法を、データ数が周期の３倍よりも多い場合は、ＥＰＡ法を適用するのが好ましい。なお、この適用条件は本発明者が検討を重ねた結果、見出したものである。
【００４６】
図４に示すように、先ず、入力された時系列データの数（以下、データ数という）が周期よりも大きいかどうかを確認する（処理３０３）。
データ数が、周期以下の場合は、拡張期別調整法を適用して周期調整を行う（処理３０４）。
データ数が、周期よりも多い場合は、次に、データ数が周期の３倍よりも多いかを確認する（処理３０５）。データ数が周期の３倍以下の場合は、連環比率法を適用して周期調整を行う（処理３０６）。データ数が周期の３倍よりも多い場合は、ＥＰＡ法を適用して周期調整を行う（処理３０７）。
【００４７】
上述のデータ数と周期との関係に応じて最適な周期調整を行う処理３０４、３０６、３０７により、周期調整済みの傾向循環変動ＴＣｉ（ｉ＝１〜ｔ）、周期変動Ｓｉ（ｉ＝１〜ｔ＋ｎ）、離散型要因指数Ｄ１ｉ、Ｄ２ｉ（ｉ＝１〜ｔ＋ｎ）、および不規則変動Ｉｉ（ｉ＝１〜ｔ）が算出される。
算出された周期調整済み各時系列データは、記憶部１８の調整済みデータベース１８Ｂに記憶される。
【００４８】
本発明における周期変動調整法の中で、離散型要因指数（Ｄ）を求める方法は、同一月や同一曜日の中で、同一の離散型変動要因を持つ箇所のＳＩ（周期指数（Ｓ）×離散型変動要因（Ｄ）を含む広義の不規則変動（Ｉ））を、同一の離散型変動要因を持たない箇所のものに置き換えて、期別移動平均、例えば月別移動平均や週別移動平均を行い、周期指数（Ｓ）を求め、次に、離散型変動要因を持つ箇所のＳＩを、求められた周期指数（Ｓ）で割算したものを平均して離散型要因指数（Ｄ）を求めることができ、狭義の不規則変動（Ｉ）を求めることができる。このようにして離散型要因指数（Ｄ）および不規則変動（Ｉ）を求める方法は、本発明者によって始めてなされた新規な分析方法である。
なお、拡張期別調整法は、従来の期別調整法に改良を加え、事前の周期指数（例えば、類似商品等において求まっている周期指数）（Ｓ）を入力することにより、１周期未満のデータ数の時系列データにも適用可能としたものである。
【００４９】
図５および図６は、図２に示す予測処理Ｓ４の手順（流れ）の一例を示すフローチャートである。
予測部１６によって行なわれる予測処理Ｓ４は、調整済みデータベース１８Ｂに記憶された各データを用いて、対象時系列データの予測値を予測する。
【００５０】
先ず、周期調整処理Ｓ３により算出された傾向循環変動ＴＣｉのデータ数が４未満かを確認する（処理４０１）。データ数が４未満すなわち、３以下の場合は、傾向循環変動ＴＣｉは、ＴＣ１の値（データ数が１の場合）、またはＴＣ１とＴＣ２との平均値（データ数が２の場合）、データ数が３の場合はそれらの平均値が続くと仮定し、下記式（７）で示す値とする（処理４０２）。
【００５１】
【数２】
2007122264.tif 000004
【００５２】
データ数が４以上である場合は、次に、データ数が６未満であるかを確認する（処理４０３）。データ数が４以上で６未満の場合は、自己回帰（Auto-Regressive）モデルであるＡＲ（１）モデル、具体的には下記式（８）に示す回帰式を用いて自己回帰により係数を算出し、予測式（８）を求めて準備する（処理４０４）。
ＴＣｉ＝ｂ１ＴＣｉ−１＋Ｂ１      （ｉ＝１〜ｔ）・・・（８）
処理４０３により算出した上記の予測式（８）を用いてＴＣの予測を行う（処理４０５）。
【００５３】
データ数が６以上の場合は、ＡＲ（１）モデル、具体的には上記式（８）に示す回帰式と、自己回帰モデルであるＡＲ（２）モデル、具体的には下記式（９）に示す回帰式と、自己回帰和分移動平均（Auto Regressive Integrated Moving Average）モデルであるＡＲＩＭＡ（２，１，０）モデル、具体的には下記式（１０）に示す回帰式の３つの式を用意し、それぞれ自己回帰により係数を算出し、各予測式（８）、（９）および（１０）を求めて準備する（処理４０６）。
ＴＣｉ＝ｂ２ＴＣｉ−１＋ｂ３ＴＣｉ−２＋Ｂ２        （ｉ＝１〜ｔ）・・・（９）
ΔＴＣｉ＝ｂ４ΔＴＣｉ−１＋ｂ５ΔＴＣｉ−２＋Ｂ３  （ｉ＝１〜ｔ）・・・（１０）
ここで、ΔＴＣｉ＝ＴＣｉ−ＴＣｉ−１である。
【００５４】
次に、過去の実績値とＡＲ（１）モデルの上記の予測式（８）で算出される理論値との差である残差の２乗和（以下、ＡＲ（１）の残差の２乗和という）を算出する。過去の実績値とＡＲ（２）モデルの上記の予測式（９）で算出される理論値との差である残差の２乗和（以下、ＡＲ（２）の残差の２乗和という）を算出する。同様に、ＡＲＩＭＡ（２，１，０）モデルの上記の予測式（１０）で算出される理論値との残差の２乗和（以下、ＡＲＩＭＡ（２，１，０）の残差の２乗和という）を算出する。
ここで算出した３つのモデルのＡＩＣ（Akaike's Information Criterion：赤池情報量基準）を算出する。ＡＩＣについては、「情報量基準による統計解析入門」（鈴木義一郎著、講談社サイエンティフィック、１９９５，４，１０発行）を参照することができる。
得られた３つのモデルの残差の２乗和、またはＡＩＣの値により、モデルを選択する（処理４０７）。
【００５５】
その結果、ＡＲ（１）モデルの残差の２乗和またはＡＩＣが最小であり、ＡＲ（１）モデルが選択された場合には、ＡＲ（１）モデルの上記の予測式（８）を用い、ｉ＝ｔ＋１〜ｔ＋ｎの範囲で、傾向循環変動ＴＣｉの予測値を予測する（処理４０８）。
次に、ＡＲ（２）モデルの残差の２乗和またはＡＩＣが最小であり、ＡＲ（２）モデルが選択された場合には、ＡＲ（２）モデルの上記の予測式（９）を用いて、ｉ＝ｔ＋１〜ｔ＋ｎの範囲で、傾向循環変動ＴＣｉの予測値を予測する（処理４０９）。
【００５６】
次に、ＡＲＩＭＡ（２，１，０）モデルの残差の２乗和またはＡＩＣが最小であり、ＡＲＩＭＡ（２，１，０）モデルが選択された場合には、ＡＲＩＭＡ（２，１，０）モデルの上記の予測式（１０）を展開した以下に示す式（１１）を用いて傾向循環変動Ｔｉの予測値を予測する（処理４１０）。
ＴＣｉ＝ＴＣｉ−１＋ｂ４（ＴＣｉ−１−ＴＣｉ−２）＋ｂ５（ＴＣｉ−２−ＴＣｉ−３）＋Ｂ３    （ｉ＝ｔ＋１〜ｔ＋ｎ）      ・・・（１０）
処理４０６〜４１０は、二つのモデルによる理論値と実績値との差を比較して、その差が小さい方のモデルを用いて予測値を予測することにより、より精度の高い予測値を算出することができる。
【００５７】
次に、処理４０２、４０５、４０８、４０９および４１０のいずれかの処理により算出された傾向循環変動ＴＣｉ（ｉ＝ｔ＋１〜ｔ＋ｎ）と、周期調整処理Ｓ３により算出された周期指数Ｓｉを反映させて、下記式（１１）に示す予測値の時系列データＹ１ｉを算出する（処理４１１）。
Ｙ１ｉ＝ＴＣｉ・Ｓｉ  （ｉ＝ｔ＋１〜ｔ＋ｎ）      ・・・（１１）
【００５８】
同様に、連続型要因指数Ｒ１ｉ、Ｒ２ｉ、Ｒ３ｉの予測値を反映させて、下記式（１２）に示す予測値の時系列データＹ２ｉを算出する（処理４１２）。
Ｙ２ｉ＝Ｙ１ｉ・Ｒ１ｉ・Ｒ２ｉ・Ｒ３ｉ  （ｉ＝ｔ＋１〜ｔ＋ｎ）  ・・・（１２）
【００５９】
同様に、離散型要因指数Ｄ１ｉ、Ｄ２ｉの予測値を反映させて、下記式（１３）に示す対象時系列データの予測値を算出する（処理４１３）。
Ｙｉ＝Ｙ２ｉ・Ｄ１ｉ・Ｄ２ｉ  （ｉ＝ｔ＋１〜ｔ＋ｎ）  ・・・（１３）
【００６０】
次に、実績値の分析結果および予測値の算出結果を、出力部２２のＬＣＤ等の表示手段に表示させる、あるいは、プリントする（処理４１４）。表示させるデータは、例えば、対象時系列データＹ、傾向循環変動ＴＣ、周期変動Ｓ、不規則変動Ｉ（周期調整処理Ｓ３による算出結果（分析結果）のみ）、連続型要因指数Ｒ、および離散型要因指数Ｄ等である。
【００６１】
図１に示す入力部２０は、上述したように、モデルパターンの設定や、各種の変動要因や、分析対象時系列データなどの各種データの入力を行うものである。ここで、入力部２０は、これらのデータを入力し、これらのモデルパターンを設定するキーボードやマウスなどのマニュアル入力手段を備えていても良いし、これらの各種データ、各種の変動要因および／またはパターン設定データが記録された記録媒体（記録メディアやハードコピーや印刷物）からこれらのデータを読み出す記録媒体ドライバやＯＣＲ読取装置等のデータ読出手段を備えていても良いし、または、これらの各種データ、各種の変動要因および／またはパターン設定データの供給源から通信手段を介して取り込むデータ取込手段を備えていても良い。これらのマニュアル入力手段、データ読出手段およびデータ取込手段は、従来公知の手段であれば良く、本発明では、１つ以上備えていれるのが好ましい。
【００６２】
なお、キーボードやマウスなどのマニュアル入力手段を始めとして各種の入力手段によって、各種データ、各種の変動要因および／またはパターン設定データを入力する場合には、表示デバイスに入力画面を表示し、入力されたデータを確認しながら入力できるようにするのが好ましい。
特に、離散型変動要因（Ｄ）をキーボードやマウスなどのマニュアル入力手段によって入力する場合には、表示デバイスに入力画面にカレンダーなどを表示し、給料日、販売促進の有無などのような特売日、棚卸日、月末、月末前日、月初（１日）、および例えば第２金曜日などの定期変動要因や、日祝祭日および縁日などの類似変動要因や、イベント、事件および災害、例えば、ストライキ、メーデー、台風、地震、火事などの突発変動要因などを所定のマークで表示するようにし、該当する日をキーボードやマウスで入力またはクリックすることにより、任意に設定するようにするのが好ましい。
こうすることにより、離散型変動要因（Ｄ）をきわめて容易に、かつ正確に入力することができる。
【００６３】
図１に示す出力部２２は、上述したように、予測した予測値などの予測結果をソフトコピー（画像）として表示装置に表示したり、記録装置からハードコピー（印刷物）として出力するものである。ここで、出力部２２は、予測対象時系列データの予測値や分析結果を文字および／または画像として、表示デバイスに表示する表示手段を備えていても良いし、これらの予測値や分析結果を文字および／または画像として記録媒体（記録メディアやハードコピーや印刷物）に記録する記録手段を備えていても良いし、予測値や分析結果を通信手段を介して送信または配信する送信（配信）手段を備えていても良い。これらの表示手段、記録手段および送信（配信）手段は、従来公知の手段であれば良く、本発明では、１つ以上備えていれるのが好ましい。
また、表示手段としては、ＬＣＤ表示装置や、プラズマ表示装置、ＣＲＴ表示装置などの従来公知の表示装置を上げることができる。また、記録手段としては、例えば、ＣＤ、ＦＤ、ＭＯなどの光、磁気、光磁気記録媒体やＵＳＢメモリなどの各種メモリにデータを記録する従来公知の記録媒体ドライバや、印刷物やプリントなどのハードコピー（画像）にデータを記録する従来公知のプリンタ（記録装置）などを挙げることができる。
【００６４】
本発明に係る経営または需要の予測システムおよびこれに用いる経営または需要の予測プログラムについて種々の実施形態および実施例を挙げて詳細に説明したが、本発明はこれらの実施形態および実施例に限定されるものでなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、種々の改良および変更を行ってもよいのはもちろんである。
【図面の簡単な説明】
【００６５】
【図１】本発明に係る経営または需要の予測システムの一実施形態を示すブロック図である。
【図２】図１に示す予測システムによって実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図３】図２に示す事前調整処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図４】図２に示す周期調整処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図５】図２に示す予測処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図６】図２に示す予測処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００６６】
１０  需要予測システム
１２  設定部
１４  調整部
１６  予測演算部
１８  記憶部
２０  入力部
２２  出力部
【図１】
2007122264.tif 000005
【図２】
2007122264.tif 000006
【図３】
2007122264.tif 000007
【図４】
2007122264.tif 000008
【図５】
2007122264.tif 000009
【図６】
2007122264.tif 000010